一种基于科技规划文本的研究前沿主题地图构建方法

doi:10.13266/j.issn.0252-3116.2017.23.014

图书情报工作 ›› 2017, Vol. 61 ›› Issue (23): 114-121.DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2017.23.014

一种基于科技规划文本的研究前沿主题地图构建方法

白如江¹, 冷伏海², 廖君华¹

1. 山东理工大学科技信息研究所淄博 255049;
2. 中国科学院科技战略咨询研究院北京 100190

收稿日期:2017-07-24 修回日期:2017-08-30 出版日期:2017-12-05 发布日期:2017-12-05
作者简介:白如江(ORCID:0000-0003-3822-8484),副研究馆员,博士,E-mail:brj@sdut.edu.cn;冷伏海(ORCID:0000-0002-4420-7797),研究员,博士;廖君华(0000-0002-8641-0080),讲师,硕士。
基金资助:
本文系国家社会科学基金项目"未来新兴科学研究前沿识别研究"（项目编号：16BTQ083）研究成果之一。

A Methodology for Constructing the Research Frontier Topic Map Based on Science and Technology Planning Texts

Bai Rujiang¹, Leng Fuhai², Liao Junhua¹

1. Institute of Scientific and Technical Information, Shandong University of Technology, Zibo 255049;
2. Institutes of Science and Development, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190

Received:2017-07-24 Revised:2017-08-30 Online:2017-12-05 Published:2017-12-05

摘要/Abstract

摘要： [目的/意义]利用自然语言处理技术，研究一种从科技规划文本内容中自动构建研究前沿主题地图方法。[方法/过程]首先，利用自然语言处理领域中的信息抽取、主题识别等技术对科技规划文本进行主题挖掘分析，然后，利用Java语言开发相应挖掘工具，构建科学研究前沿主题地图，并进行可视化展示。[结果/结论]通过对碳纳米管研究领域的实证研究证明，该方法能够全面、快速准确的绘制出该领域科学研究前沿地图。

关键词: 科学研究前沿, 科技规划, 信息抽取, 主题地图

Abstract: [Purpose/significance] This paper aims at proposing a method of using the natural language processing technology to study contents based on the scientific and technological planning to automatically build the frontier theme map. [Method/process] First, this paper used information extraction and topic recognition technology in the field of natural language processing to mine the topic of scientific and technological planning texts. Then, it used the java language development tools to construct the scientific research frontier theme map, and visually display them. [Result/conclusion] The empirical study on the field of carbon nanotubes has proved that this method can draw the forefront of scientific research in this field comprehensively, quickly and accurately.

Key words: scientific research frontier, science and technology planning, information extraction, theme map

中图分类号:

G250

白如江, 冷伏海, 廖君华. 一种基于科技规划文本的研究前沿主题地图构建方法[J]. 图书情报工作, 2017, 61(23): 114-121.

Bai Rujiang, Leng Fuhai, Liao Junhua. A Methodology for Constructing the Research Frontier Topic Map Based on Science and Technology Planning Texts[J]. LIS, 2017, 61(23): 114-121.

参考文献

[1] PRICE D D. Networks of scientific papers[J]. Science,1965,149(3683):510-515.
[2] SMALL H, GRIFFITH B C. The structure of scientific literatures I:identifying and graphing specialties[J]. Science studies, 1974, 4(1):17-40.
[3] GARFIELD E. Research fronts[J]. Current contents, 1994,41(10):3-7.
[4] PERSSON O. The intellectual base and research fronts of JASIS 1986-1990[J]. Journal of the American Society for Information Science, 1994, 45(1):31-38.
[5] MORRIS S A,YEN G,WU Z,et al. TimeLine visualization of research fronts[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology,2003, 55(5):413-422.
[6] 王海燕,冷伏海. 英国科技规划制定及组织实施的方法研究和启示[J].科学学研究,2013(2):217-222.
[7] 王海燕,冷伏海,吴霞.日本科技规划管理及相关问题研究[J].科技管理研究,2013(15):29-32.
[8] 王海燕,冷伏海. 支持科技规划优先领域选择的战略情报与服务框架研究[J]. 图书情报工作,2013,,57(7):70-74.
[9] 郭颖,汪雪锋,朱东华等. "自顶向下"的科技规划——基于专利数据和技术路线图的新方法[J]. 科学学研究,2012(3):349-358.
[10] 樊春良. 技术预见和科技规划[J]. 科研管理,2003(6):6-12.
[11] 维基百科.主题模型[EB/OL].[2017-03-01].http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%BB%E9%A2%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B.
[12] HOFMANN T. Probabilistic latent semantic indexing[C]//Proceedings of the twenty-second annual international SIGIR conference on research and development in information retrieval. New York:ACM,1999:50-57.
[13] HOBBS J, The generic information extraction system[C]//Proceedings of the fifth message understanding conference (MUC-5). San Francisco:Morgan Kaufman, 1993:87-91
[14] 美国国家纳米计划.美国国家纳米计划2010战略计划[EB/OL].[2017-03-2].http://www.whitehouse.gov/files/documents/ostp/NSTC%20Reports/NNI2010.pdf.
[15] 美国航空航天局.2010纳米技术规划[EB/OL].[2017-03-25].http://www.nasa.gov/pdf/501325main_TA10-Nanotech-DRAFT-Nov2010-A.pdf.

一种基于科技规划文本的研究前沿主题地图构建方法

A Methodology for Constructing the Research Frontier Topic Map Based on Science and Technology Planning Texts

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

[1]	丁培. 学术图表知识发现技术框架及研究进展[J]. 图书情报工作, 2021, 65(23): 136-148.
[2]	余传明, 王曼怡, 安璐. 跨语言情境下基于对抗的实体关系抽取模型研究[J]. 图书情报工作, 2020, 64(17): 131-144.
[3]	吴鸣, 刘细文, 王辉, 靳茜, 杨小薇, 张迪, 林巧. 世界主要国家科技重点领域遴选识别分析[J]. 图书情报工作, 2018, 62(16): 55-60.
[4]	沙勇忠, 陆莉. 语段结构方法在社会媒体信息处理中的应用[J]. 图书情报工作, 2015, 59(12): 120-127.
[5]	刘伟. 一种基于有向图的同义词抽取结果排序方法[J]. 图书情报工作, 2015, 59(12): 128-134.
[6]	刘洋, 崔雷. 引文上下文在文献内容分析中的信息价值研究[J]. 图书情报工作, 2014, 58(06): 101-104.
[7]	任真. 韩国科技规划制定方法与启示[J]. 图书情报工作, 2013, 57(23): 95-99.
[8]	冷伏海, 白如江, 祝清松. 面向科技文献的混合语义信息抽取方法研究[J]. 图书情报工作, 2013, 57(11): 112-119.
[9]	王海燕, 冷伏海. 支持科技规划优先领域选择的战略情报与服务框架研究[J]. 图书情报工作, 2013, (07): 70-74.
[10]	刘淑梅, 金丽娜, 许南山. 基于CNKI数据库的关联文献管理方法研究[J]. 图书情报工作, 2012, 56(21): 119-122.
[11]	刘丹. 国内主题地图研究综述[J]. 图书情报工作, 2012, 56(05): 62-127.
[12]	罗贤春. 基于主题地图的电子政务隐性信息资源开发[J]. 图书情报工作, 2011, 55(15): 123-113.
[13]	刘荣辉郑建国王翔. 采用最小DFS的Deep Web结构化数据抽取[J]. 图书情报工作, 2010, 54(14): 126-130.
[14]	聂卉黄贵鹏. 基于GATE语义标注的Web信息的自动抽取[J]. 图书情报工作, 2010, 54(05): 110-114.
[15]	牟冬梅,陈倩,王丽伟. 基于语义模型的数字图书馆知识组织信息抽取策略[J]. 图书情报工作, 2009, 53(15): 21-25.